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Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
19. DortmunderAutoTag

Am 5. September 2024
findet der 19. DortmunderAutoTag in der
IHK zu Dortmund statt.

Aktuelles vom Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik

28.05.2024

Best Presentation Award auf der ICCRE 2024 in Osaka

Auf der 9ten International Conference on Control and Robotics Engineering (ICCRE 2024) in Osaka, Japan hat der RST einen Beitrag zum Thema “Feedback…

Urkunde und Impressionen aus der Stadt
08.05.2024

RST auf der ICASI2024 in Kyoto

Der RST nahm an der Konferenz ICASI2024 in Kyoto teil.

Titelbild der Präsentation mit Logos und Beteiligten
20.03.2024

RST auf VDI Mechatroniktagung 2024 in Dresden

Der RST präsentierte letzte Woche auf der VDI Mechatroniktagung 2024 in Dresden wie eine Lichtverteilung von hochauflösenden Matrix-Scheinwerfern für…

Collage aus Sehenswürdigkeiten der Stadt Dresden und der Titelfolie der Präsentation
27.02.2024

Paper auf der AMC24-Konferenz in Kyoto

Diese Woche findet die AMC24-Konferenz in Kyoto statt.
Wir stellen ein Paper vor, das einen hierarchischen Bewegungsplaner als Erweiterung zu einer…

Titelbild der Präsentation
30.01.2024

WDR Lokalzeit berichtet über RST-Forschungsfahrzeug

In der WDR Lokalzeit Südwestfalen wurde ein Beitrag zum RST-Forschungsfahrzeug gesendet. Berichtet wird über das DEmandäR Projekt, in dem erste Daten…

Nissan Leaf in ländlicher Umgebung
24.01.2024

Genaue Punktwolken und Lanelet2-Vektorkarten

HD-Karten sind für verschiedene Teilaufgaben des automatisierten Fahrens unerlässlich.
Wir haben genaue Punktwolken und Lanelet2-Vektorkarten für die…

Lanelet2-Vektorkarten von oben
21.12.2023

RST mit zwei Beiträgen auf der IEEE ROBIO 2023 vertreten

Der RST hat auf der IEEE ROBIO 2023 zwei Beiträge mit den Titeln „Comparing Human Motion Forecasts in Moving Horizon Trajectory Planning of…

27.11.2023

RST präsentierte den neuen DriverMonitoring-Benchmark-Datensatz

Auf dem 9.Driving Simulation Symposium präsentierte RST den neuen DriverMonitoring-Benchmark-Datensatz manD1.0, einen multimodalen…

Collage aus Graphen und Mitarbeiterin bei der Präsentation
Roboter mit Logo © RST​/​TU-Dortmund

Der Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik im Institut für Roboterforschung an der TU Dortmund forscht zur automatisierten, vernetzten sowie nachhaltigen Mobilität und zur Servicerobotik sowohl in grundlagen- als auch anwendungsorientierten Themen.

Dabei beginnt der innovative Forschungsprozess mit der Idee, setzt sich in der wissenschaftlichen Analyse und Synthese fort und endet im ingenieurstechnischen Kontext bei der Machbarkeit und/oder mit einem Prototyp. Die WissenschaftlerInnen bringen ihre Ideen, Kompetenzen und Erfahrungen in öffentliche und bilaterale Forschungs- sowie Entwicklungsprojekte ein.

In den Themen der zukünftigen Mobilität fokussiert sich unsere Forschung auf die Szenenbeschreibung, die Situationsprädiktion inklusive der Trajektorienprädiktion und die Entscheidungsfindung bei der Manöverplanung, wenn es um das Bewegungsverhalten des EGO-Fahrzeugs und der anderen Verkehrsteilnehmer geht.

Bei der Situationsprädiktion und der Manöverplanung wird außerdem das Verhalten und der physische sowie psychische Zustand des/der FahrersIn, PassagiersIn und PassantenIn erforscht und bei der gesamten Planung zum automatisierten Fahren berücksichtigt.

In der Servicerobotik bildet die Kooperation zwischen dem Menschen und Roboter den Schwerpunkt unserer Forschung. Wir entwickeln Konzepte und Methoden für die modellprädiktive echtzeitfähige Trajektorienplanung und -regelung im geteilten Arbeitsraum. In der Leichtbaurobotik werden von uns Modelle und Regelungen für gliedelastische Roboterarme entworfen.

Die Forschungsarbeiten orientieren sich an konkreten Fragestellungen, die begleitend in der x-in-the-Loop-Simulation und schließlich im Prototypenversuch evaluiert werden, um auch Fragen, die über die wissenschaftliche Verifikation und Validierung hinausgehen, aus der Perspektive der Anwendung und technischen Realisierung zu beantworten.

Im Bereich des automatisierten Fahrens setzten sich zunehmend Methoden aus den Bereichen Machine und Deep Learning sowie der künstlichen Intelligenz durch – in allen Entwicklungsbereichen, von der Perzeption bis zur Trajektorienplanung und Regelung. Neben der Entwicklung an neuesten Algorithmen in diesem Bereich, verfügen wir gleichzeitig auch über die notwendige Hardware und die aktuellsten technischen Voraussetzungen, um die genannten Methoden mit höchster Effizient schnell auf neue Problemstellungen anwenden zu können.

Ein weiterer Fokus liegt auf der Entwicklung und Anwendung von zukunftsweisenden Methoden zur systematischen Herleitung und Entwicklung von anforderungsgerechten Lösungen, wobei das Gesamtsystem nicht aus dem Blickwinkel verschwindet.

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